本技术涉及一种风力发电机组的异常监测与智能诊断系统,该系统能够从风力发电机组的SCADA系统中提取多维度运行数据,并进行数据预处理。系统采用k-均值聚类算法对数据进行分析,以实现对风力发电机组异常状态的高效检测和联合解释。
背景技术
随着风力发电在全球能源结构中的占比不断攀升,风电场规模逐渐扩大,风力发电机组的数量和复杂性也显著增加;在大型风电场中,风力发电机组常以集群形式运行,其运行状态直接关系到整个风电场的发电效率和安全性,然而,由于风力发电机组运行环境复杂、故障类型多样,传统的监测和异常检测方法在实际应用中面临诸多挑战。
传统方法主要依赖于物理模型的构建和基于规则的异常检测,物理模型通常需要准确的设备参数和运行环境信息,而这些信息在实际中往往难以获取或受限于模型的复杂性和非线性特征,导致异常检测的准确性和及时性受到限制;基于规则的检测方法依赖于预定义的阈值和经验法则,这使得其难以应对新型或复杂故障的检测需求。
随着数据驱动技术的发展,基于机器学习的异常检测方法通过利用大量的历史运行数据,可以自动学习风力发电机组的正常运行模式和异常特征,实现对异常状态的实时检测;然而,传统的机器学习方法在应用中往往面临两个主要问题:首先,在处理高维数据和复杂特征时,容易陷入“黑箱”状态,缺乏足够的解释能力,使得运维人员难以理解和信任检测结果;其次,数据的缺失和噪声问题会显著影响检测模型的性能,导致异常检测的准确性和可靠性下降。
因此,如何提供一种能够提高风力发电机组异常检测精度,克服传统机器学习方法“黑箱”效应带来的可解释性不足以及应对高维数据中的缺失值和噪声问题的风力发电机组异常状态检测与联合解释方法及装置,是本领域技术人员亟需解决的问题。
实现思路